问题: Given two binary trees, write a function to check if they are equal or not. Two binary trees are considered equal if they are structurally identical and the nodes have the same value.   分析: 考虑使用深度优先遍历的方法,同时遍历两棵树,遇到不等的就返回. 代码如下: /** * Definition f

简介 这篇博客主要对Xml,Json,Hessian,Protocol Buffers的序列化和反序列化性能进行对比,Xml和Json的基本概念就不说了. Hessian:Hessian是一个轻量级的remoting onhttp工具,提供了RMI的功能,采用的是二进制RPC协议,内置了序列化功能. Protocol Buffers:google的一种数据交换的格式,它独立于语言,由于它是一种二进制的格式,比使用 xml 进行数据交换快许多,可以把它用于分布式应用之间的数据通信或者异构环境下的数

初识 Protocol Buff是谷歌推出的一种序列化协议. 而Java序列化协议也是一种协议. 两者的目的是, 将对象序列化成字节数组, 或者说是二进制数据, 那么他们之间有什么差异呢. proto对象 要使用PB, 我们需要定义一个proto对象, 其支持的数据类型如下: Protobuf定义了一套基本数据类型.几乎都可以映射到C++\Java等语言的基础数据类型. protobuf 数据类型 描述 打包 C++语言映射 bool 布尔类型 1字节 bool double 64位浮点数 N

本文讲讲一些纯技术的东西.并且讲讲一些原理性的东西,和一般的百度的文章不一致,如果你对序列化不清楚,绝对可以很有收获. 技术支持QQ群(主要面向工业软件及HSL组件的):592132877  (组件的版本更新细节也将第一时间在群里发布)最后编辑日期:2018年11月21日 19:05:49 里面各种小伙伴,为您解答数据交互,编程技巧,如果对本界面提供的API有任何疑问,都可以加群咨询,如果有更好的建议,欢迎提出. ok,我们先建一个控制台项目: 安装 Newtonsoft.Json 组件 ok,

转载:https://blog.csdn.net/z702143700/article/details/49079107 前言:BST.AVL.RBT.B-tree都是动态结构,查找时间基本都在O(longN)数量级上.下面做出详细对比. 1. 二叉查找树 (Binary Search Tree) BST 的操作代价分析: (1) 查找代价: 任何一个数据的查找过程都需要从根结点出发,沿某一个路径朝叶子结点前进.因此查找中数据比较次数与树的形态密切相关. 当树中每个结点左右子树高度大致相同时,树

Serialization is the process of converting a data structure or object into a sequence of bits so that it can be stored in a file or memory buffer, or transmitted across a network connection link to be reconstructed later in the same or another comput

动态查找树主要有二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree), 红黑树 (Red-Black Tree ), 都是典型的二叉查找树结构,查找的时间复杂度 O(log2-N) 与树的深度相关,降低树的深度会提高查找效率,于是有了多路的B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree). 关于这B树以及B树的两种变体,其实很好区分, 相比B树,B+树不维护关键字具体信息,不考虑value的存储,所有的我们需

Mobile phones Time Limit: 5000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 14489   Accepted: 6735 Description Suppose that the fourth generation mobile phone base stations in the Tampere area operate as follows. The area is divided into squares. The

前言 11.1新的一月加油!这个购物狂欢的季节,一看,已囊中羞涩!赶紧来恶补一下红黑树和2-3树吧!红黑树真的算是大名鼎鼎了吧?即使你不了解它,但一定听过吧?下面跟随我来揭开神秘的面纱吧! 一.2-3树 1.抢了红黑树的光环? 今天的主角是红黑树,是无疑的,主角光环在呢!那2-3树又是什么鬼呢?学习2-3树不仅对理解红黑树有帮助,对理解B类树,也是有巨大帮助的,所以学习2-3树很必要! 2.基本性质 2-3树满足二分搜索树的基本性质,但节点可以存放一个元素或两个元素!如下图,就是2-3树: 说明

动态查找树主要有二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree), 红黑树 (Red-Black Tree ), 都是典型的二叉查找树结构,查找的时间复杂度 O(log2-N) 与树的深度相关,降低树的深度会提高查找效率,于是有了多路的B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree). 二叉查找树 二叉查找树即搜索二叉树,或者二叉排序树(BSTree). 一.关于二叉查找树 二叉查找树(Binary Se

1,AVL树又称平衡二叉树,它首先是一颗二叉查找树,但在二叉查找树中,某个结点的左右子树高度之差的绝对值可能会超过1,称之为不平衡.而在平衡二叉树中,任何结点的左右子树高度之差的绝对值会小于等于 1. 2,为什么需要AVL树呢?在二叉查找树中最坏情况下查找某个元素的时间复杂度为O(n),而AVL树能保证查找操作的时间复杂度总为O(logn). 对于一棵BST树而言,不仅有查找操作,也有插入.删除等改变树的形态的操作.随着不断地插入.删除,BST树有可能会退化成链表的形式,使得查找的时间复杂度变成

一.spring boot 集成Redis方法 依赖 <!--redis--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.c

本文转自:http://blog.163.com/luckcq@yeah/blog/static/17174770720121293437119/ 最近项目中前台页面使用EasyUI的jQuery插件开发中遇到,EasyUI Form中的Datebox组件绑定ASP.NET MVC返回的DateTime类型的数据错误,因为ASP.NET MVC返回的DateTime类型的JsonResult的结果中的值是"\/Date(277630788015)\/",于是EasyUI显示的就是返回的

一.序列化的含义.意义及使用场景二.序列化实现的方式1.Serializable1.1 普通序列化1.2 成员是引用的序列化1.3 同一对象序列化多次的机制1.4 java序列化算法潜在的问题1.5 可选的自定义序列化2.Externalizable:强制自定义序列化3.两种序列化对比三.序列化版本号serialVersionUID四.总结 一.序列化的含义.意义及使用场景 序列化:将对象写入到IO流中 反序列化:从IO流中恢复对象 意义:序列化机制允许将实现序列化的Java对象转换位字节序列,

什么是虚拟DOM树?(Virtual DOM)   虚拟DOM树其实就是一个普通的js对象,它是用来描述一段HTML片段的    01    当页面渲染的时候Vue会创建一颗虚拟DOM树 02    当页面发生改变Vue会再创建一颗新的虚拟DOM树 03    前后两颗新旧虚拟DOM树进行对比,Vue通过diff算法,去记录差异的地方    04    将有差异的地方更新到真实的DOM树中 虚拟DOM树有什么用? vue中的虚拟DOM树只会重新渲染页面修改的地方,大大减少了对真实DOM树的操作.

题目链接:https://www.nowcoder.com/practice/5a41ce17e8194e1688aa83a73137f7ee?tpId=101&tqId=33239&tPage=1&rp=1&ru=/ta/programmer-code-interview-guide&qru=/ta/programmer-code-interview-guide/question-ranking 题目大意 略. 分析 将两棵树序列化,问题就转化为找子串问题了. 代

LINK:模板 树同构 题目说的很迷 给了一棵有根树 但是重新标号 言外之意还是一棵无根树 然后要求判断是否重构. 由于时无根的 所以一个比较显然的想法暴力枚举根. 然后做树hash或者树的最小表示法. 前者做一次时n^2logn的 而后者则是严格的n^2logn的. 这样加上暴力枚举根就是n^3logn了. 最后我们将这些东西再sort一下和其他的树做对比 如果所有的都完全一致那么说明时同构的. 算法正确性 首先完全一样的树 再做树hash或者最小表示法时 得到的东西必然一样. 这个可以利用递

1.序列化的概念,意义以及使用场景 序列化: 将对象写入到IO流中,也就是把Java对象转换为字节序列的过程 反序列化: 从IO流中恢复对象*,也就是把字节序列恢复为Java对象的过程 意义: 序列化机制允许将实现序列化的Java对象转换位字节序列,这些字节序列可以保存在磁盘上,或通过网络传输,以达到以后恢复成原来的对象.序列化机制使得对象可以脱离程序的运行而独立存在. 使用场景: (1)永久性保存对象,保存对象的字节序列到本地文件或者数据库中:. (2)通过序列化以字节流的形式使对象在网络中进

核心思想是:序列化树 序列化后,用String可以唯一的代表一棵树,其实就是前序遍历改造一下(空节点用符号表示): 一边序列化,一边用哈希表记录有没有重复的,如果有就添加,注意不能重复添加. 重点就是序列化树,序列化得到的String可以唯一的代表一棵树,这个思想很多题都用到了 并不是只是前序遍历就能唯一表示一棵树,加上结构信息就可以了. Map<String,TreeNode> map = new HashMap<>(); List<TreeNode> res = n

二进制序列化在.NET中有很多使用场景,如我们使用分布式缓存时,通常将缓存对象序列化为二进制数据进行缓存,在ASP.NET中,很多中间件(如认证等)也都是用了二进制序列化. 在.NET中我们通常使用System.Runtime.Serialization.Formatters库中的BinaryFormatter来进行二进制序列化,但此库存在以下缺点: 尽管.net core对BinaryFormatter进行了一些列优化,但其性能还是较低 序列化结果尺寸过大,BinaryFormatter保留了

树结构系列(三):B树.B+树 文章首发于「陈树义」公众号及个人博客 shuyi.tech,欢迎访问更多有趣有价值的文章. 文章首发于「陈树义」公众号及个人博客 shuyi.tech 平衡二叉树的查找效率是非常高的,并可以通过降低树的深度来提高查找的效率.但是当数据量非常大,树的存储的元素数量是有限的,这样会导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘 I/O 读写过于频繁,进而导致查询效率低下. 而 B 树的出现是为了解决这个问题,其可以一次性读入许多数据.一个节点不再只是存储一个数值,而是存